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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
63710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.3K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.1K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
68840发布于 2019-11-08 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.1K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏coding for love
2-3 webpack的正确安装方式
webpack是基于node开发的环境打包工具。首先需要安装node环境。 进入node官网，尽量安装最新版本的稳定版node。因为提高webpack打包速度有两个重要的点：
60620发布于 2019-05-14 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
94510编辑于 2022-10-28 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
https://www.cnblogs.com/hez2010/p/18813775/dotnet-nativeaot-distroless-statically-linked-app
82610编辑于 2025-05-04 【免疫学实验】放射免疫法、酶联免疫吸附法和竞争抑制分析
放射免疫法（RIA）和酶联免疫吸附法（ELISA）是利用抗体和抗原直接结合的检测方法，两者原理相同，但其检测的方式不同。 放射免疫分析常用于测量血液和组织液中的激素水平，而酶联免疫吸附法常用于病毒诊断，如检测人类免疫缺陷病毒（HIV）引发的艾滋病。 这类检测的另外一种方法是以标记的抗免疫球蛋白抗体作为RIA 或ELISA 的二抗，将未标记的抗体与未标记的抗原涂层板结合，因为每个未标记的抗体上能够结合两个分子以上标记的抗免疫球蛋白抗体，所以使用这种二抗放大了信号 图1 酶联免疫吸附法（ELISA）的原理：为了检测抗原A，纯化的抗原A特异性抗体与酶发生化学反应。将待测样品涂布于塑料孔表面，非特异性结合；塑料上残留的黏性位点被添加的无关蛋白（未显示）封闭。 在此基本方法基础上的改进版可检测未知样本中的抗体或抗 捕获酶联免疫吸附法（capture ELISA）或夹心酶联免疫吸附法（sandwich ELISA）是ELISA 的一种改良方法，常被用于检测细胞因子等分泌性产物
24210编辑于 2025-12-29【免疫学笔记】免疫原、抗原与佐剂：免疫应答的基础
️ 免疫应答与抗原 免疫应答：免疫系统可对病原体抗原或简单非活性抗原产生应答，表现为释放细胞因子、特异性抗体（体液免疫）及诱导效应T细胞（细胞免疫）。 免疫原（Immunogen）：指能刺激机体免疫细胞活化、增殖、分化并产生免疫效应物质（抗体或致敏淋巴细胞）的物质。 关系：所有免疫原都是抗原，但并非所有抗原（如半抗原）都是免疫原。 免疫接种与抗原递呈 免疫接种：有目的地诱导免疫应答称为免疫接种，抗原的注入途径、剂量和形式会影响免疫应答的类型和强度。 口服/鼻内：可引起肠道局部抗体应答，但同时可能诱导系统性免疫耐受，防止食物过敏。 佐剂的作用机制 佐剂（Adjuvant）：是一种非特异性免疫增强剂，能增强抗原的免疫原性或改变免疫应答类型。 免疫应答的监测与抗血清 在免疫诱导过程中，通过检测个体的免疫产物（如血清中的抗体、细胞因子，或脾脏、外周血中的T细胞）来跟踪免疫应答。血清是血液凝固后的液体部分，经特定抗原免疫后的血清称为抗血清。
41410编辑于 2025-12-21- 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树： ? 图2.1 2-3 树性质 性质： （1）对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 （2）当节点有一个关键码的时，节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4
81010发布于 2019-09-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.1K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树，当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色，对于一颗2-3树，因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示，所以我们只考虑左倾的情况。 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
1K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
69020编辑于 2021-12-28 - 来自专栏Android知识点总结
2-3树与红黑树
直到今天了解了2-3树，才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树，它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树，这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树，首先2-3树满足二分搜索树，但每个节点可能存在1或2个数据，对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作： ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点，并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
59630发布于 2018-09-29 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-3)
HHDB Server在参数配置、服务监控、数据检测、安全防护、故障告警等多方面提供智能化运维服务。
49310编辑于 2025-03-07 【免疫学实验】揭秘蛋白互作：免疫沉淀与免疫共沉淀
今天，我们就来聊聊两种核心的“打捞”技术：免疫沉淀（Immunoprecipitation, IP）和免疫共沉淀（Co-Immunoprecipitation, Co-IP）。 一、 免疫沉淀（IP）：精准捕获目标蛋白 免疫沉淀是利用抗体从复杂的混合物中分离特定蛋白质的技术。 1. 免疫沉淀与 SDS-PAGE 分析 免疫沉淀法用于从细胞裂解液中富集特定抗原。细胞可通过 ³⁵S-蛋氨酸代谢标记（标记所有新合成蛋白）或 表面碘化/生物素化（仅标记膜蛋白）进行示踪。 最后通过放射自显影（或显色）确定蛋白位置 三、 免疫共沉淀（Co-IP）：验证蛋白互作 如果说免疫沉淀是“抓单个”，那么免疫共沉淀就是“抓团伙”。 总结 免疫沉淀技术不仅帮助我们纯化和鉴定蛋白质（分子量、等电点），更是通过免疫共沉淀技术，成为了揭示蛋白质之间物理相互作用的金标准实验方法。
32810编辑于 2025-12-29肿瘤免疫逃逸
尽管机体的固有免疫和适应性免疫具有识别和清除肿瘤细胞的免疫监视机制,但仍难以阻止肿瘤的发生和发展。 “清除”阶段代表的是传统的肿瘤免疫监视,是指免疫系统通过多种途径识别并杀死肿瘤细胞的过程;“相持”阶段是发生在免疫系统对肿瘤细胞不完全清除后的一段潜伏期:“逃逸”阶段是指新的肿瘤细胞经免疫压力选择后能够脱离免疫系统的限制并泛滥性生长的阶段 早期研究表明:致瘤病毒诱发的肿瘤免疫原性最强，化学致癌物诱导的肿瘤免疫原性次之,自发性肿瘤的免疫原性最弱。 由于肿瘤细胞之间也存在免疫原性的差异，免疫原性较强的肿瘤细胞可以诱导有效的抗肿瘤免疫应答而易被清除，但是，免疫原性相对较弱的肿瘤细胞则能逃脱免疫系统的监视而选择性地增殖。 这就是许多有免疫功能的宿主不能有效清除体内有免疫原性的肿瘤的主要原因。研究发现将B7基因转入弱或无免疫原性的肿瘤细胞中是不能激发免疫反应的,这说明肿瘤免疫原性是共刺激分子发挥作用的前提。
54010编辑于 2024-02-28
腾讯云开发者
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